designing
Workshops
5 воркшопів
щоб навчитися залучати стейкхолдерів на різних етапах дизайн-процесу
Дізнатись більше
Dev & Data Science Management 1 листопада 2021

Data science для продактів

Погані дані як головний ворог ефективного машинного навчання і бюджетів компаній
за 79 ₴ на місяць (оплата щорічно)

Погані дані як головний ворог ефективного машинного навчання і бюджетів компаній

Наталія Аванесова — Product manager (AI, NLP). PhD, авторка наукових публікацій з лінгвістики, має 8 років досвіду викладання у ВНЗ. Кураторка професійної практики з комплінгвістики студентів УКУ і менторка для Junior/Middle NLP спеціалістів. Кураторка курсу NLP Beginning в Projector.

Відсутність контролю якості даних в життєвому циклі моделі машинного навчання завжди коштує дорого і має неприємні наслідки. Алгоритми машинного навчання дуже залежать від точних, чистих і добре розмічених даних. Використання найпрогресивніших інструментів MLOps та високоякісних моделей не матиматить значення якщо ваші дані — сміття. Сміття на вході — це сміття на виході.

У доповіді буде розказано, як погані дані псують машинне навчання, а також будуть розглянуті поширені практики та поради щодо забезпечення якості даних.

освіта — найкорисніша звичка.
дивіться освітній Нетфлікс щодня і будь-де.